Context (Konteks)
Jadi, apa AI sih? Apa tujuan dan kondisi yang membedakan sistem AI yang baik dari yang buruk satu? Pada dasarnya, desain AI buruk sering dimulai dengan menetapkan tujuan yang salah.
Salah satu definisi dari AI mungkin sesuatu seperti "AI adalah simulasi komputer perilaku cerdas." ini akan berlaku kecuali untuk fakta bahwa kita benar-benar tidak tahu pasti apa intelijen. Apakah "kecerdasan" berarti "perilaku yang menunjukkan kemampuan besar untuk beradaptasi dan memecahkan masalah kompleks," atau itu "perilaku yang dekat dengan manusia "? Sejarah memberitahu kita lagi dan lagi bahwa manusia tidak selalu brilian, namun ada kualitas perilaku mereka yang membuat mereka cerdas. Seperti yang akan Anda pelajari dalam bab ini, beberapa permainan membuat kesalahan dengan mencoba untuk mengikuti definisi pertama, dan dengan demikian, menghasilkan hasil yang benar-benar realistis. Ambil, misalnya, salah satu AI klasik masalah-menemukan rute dari titik A ke titik B yang menghindari rintangan.
Banyak algoritma yang ada untuk memecahkan masalah ini dengan berbagai tingkat keberhasilan. Mereka menganalisis peta
dan melacak jalur
yang menghubungkan dua titik akhir
dan menghindari rintangan di-antara. Beberapa dari mereka,
bagaimanapun, pergi terlalu jauh, memastikan bahwa jalur
antara A dan B adalah optimal-yaitu, jalur terpendek mungkin. Ini adalah
kasus yang populer A * algoritma, yang akan
kita bahas pada Bab 8, "Taktis AI." Menurut
pertama definisi, A * jelas algoritma
yang sangat cerdas. Bahkan,
ia sangat cerdas yang bisa membangun algoritma jalur optimal antara dua
titik akhir, bahkan jika kita harus
melintasi banyak mil dan hambatan
dalam proses. Tapi itu benar-benar tidak realistis jika dibandingkan dengan perilaku manusia. Manusia tidak
melacak jalur yang
optimal, dan mereka sering
melakukan kesalahan melintasi labirin
yang sangat kompleks (lihat
Gambar 6.1).
Gambar
6.1. Perbandingan antara A *
dan finder jalan
manusia. Kiri: awal
masalah. Tengah: manusia.
Perhatikan bagaimana kita mencoba
untuk mendekati target, dan jika tidak ada jalan
yang tersedia, sering bail out. Kanan: A *
tahu solusinya sebelumnya
sehingga mengikuti jalur yang sangat realistis tapi
benar melalui topright yang daerah.
Seorang
manusia pergi dari A ke B akan mengikuti lintasan padat (dengan asumsi dia
tidak tahu jalan sebelumnya), dan A * akan menemukan yang optimal, solusi bertitik.
Jadi, permainan menggunakan metode ini mungkin cukup pintar, tapi tidak sangat
realistis. Dan ini adalah sangat penting karena berkonsentrasi pada memiliki "pintar"
AI tapi bukan "manusia" AI kadang-kadang dapat menghasilkan gameplay miskin,
dan itu kerugian dalam permainan AI pembangunan. Dengan kata lain, banyak sekali
kita akan mampu menciptakan AI yang sempurna yang akan membuat frustrasi untuk pemain
manusia. Dengan demikian, kita akan perlu untuk menjaga tingkat
ketidaksempurnaan yang wajar dibangun ke dalam desain AI.
Di
sisi lain, kita tidak ingin membuat AI bodoh hanya demi realisme. Permainan sekitar
tantangan, dan ini membutuhkan musuh pintar, yang, ke mana, sulit untuk
mengalahkan. Sebuah contoh yang baik adalah real-time strategi permainan. Komputer
menciptakan strategi untuk tentara CPU-dikendalikan menggunakan berbagai teknik.
Tapi tentara di sisi AI-dikontrol sangat dangkal dalam hal spontanitas dan Nilai
improvisasi kinerja mereka. Mereka lebih seperti robot yang dirancang untuk melaksanakan
rencana induk. Ini harus begitu atau permainan akan terlalu mudah dan menjadi
membosankan. Jadi jelas, game AI adalah keseimbangan antara perilaku menghasilkan
yang baik sangat berkembang dan canggih, dan perilaku yang lebih atau kurang
manusiawi (dalam arti tidak optimal kata). Beberapa teknik dapat digunakan
untuk memastikan bahwa AI kami tidak hanya "pemecahan masalah robot"
tapi entitas manusia hidup yang menyediakan hanya jumlah yang tepat kompleksitas
untuk menantang dan menarik, tetapi tidak lebih dari itu.
translate buku : CoreAlgorithmInGameTechnology
